デジタルデバイスとAIを活用した描画行為による認知症スクリーニングの開発

• Project/Area Number: 25K21348
• Research Category: Grant-in-Aid for Early-Career Scientists
• Allocation Type: Multi-year Fund
• Review Section: Basic Section 62010:Life, health and medical informatics-related
• Research Institution: Seijoh University
• Principal Investigator: 増尾 明 星城大学, 経営学部, 准教授 (40985074)
• Project Period (FY): 2025-04-01 – 2028-03-31
• Project Status: Granted (Fiscal Year 2025)
• Budget Amount: ¥4,680,000 (Direct Cost: ¥3,600,000、Indirect Cost: ¥1,080,000); Fiscal Year 2027: ¥1,820,000 (Direct Cost: ¥1,400,000、Indirect Cost: ¥420,000); Fiscal Year 2026: ¥1,430,000 (Direct Cost: ¥1,100,000、Indirect Cost: ¥330,000); Fiscal Year 2025: ¥1,430,000 (Direct Cost: ¥1,100,000、Indirect Cost: ¥330,000)
• Keywords: 認知症検出 / 描画検査 / 深層学習 / デジタルデバイス / 機械学習

Outline of Research at the Start

高齢化による認知症人口の増加は世界的な社会課題である。認知症は早期治療が重要であ
り、そのためには高齢者が未病段階で認知症の兆候に気づき受診行動を起こす必要がある。本研究では、認知症の兆候や病型の僅かな差異を捉えることができるデジタルデバイスのデータ表現能力に着眼する。センサ内蔵デバイスを用いて描画行為を行い、認知症に関する描画行為特徴量を計測し、認知症の重症度・病型を判別する機械学習モデルを構築する。さらに、このモデルを応用して、高齢者が自宅で実施可能な描画行為によるセルフ認知症スクリーニングへの発展を目指す。